EPFL教授Giuseppe Carleo和哥倫比亞大學一位名叫Matija Medvidovi?的研究生找到了一種在傳統計算機上執行復雜量子計算算法的方法。 通常，執行量子軟件需要使用量子計算機。研究人員正在考慮的量子軟件被稱為量子近似優化算法(QAOA)，它被用來解決數學中的經典優化問題。

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根據研究人員的說法，該軟件是一種從一組可能的解決方案中挑選出最佳解決方案的方法。Carleo說，人們對了解哪些問題可以由量子計算機有效解決有很大興趣，而QAOA是最有希望的候選之一。QAOA旨在幫助實現所謂的 "量子加速"，即預測的使用量子計算機可實現的處理速度提升。

QAOA是一個研究課題，在技術界得到了很大的支持。例如，在2019年，Google創建了Sycamore，一顆包含53個量子比特的量子處理器，并使用它來運行一項任務。據估計，這項任務需要一臺最先進的經典超級計算機約1萬年才能完成，但Sycamore在200秒內完成了這項任務。

這項新研究的研究人員希望解決該領域的一個公開問題。在當前和近期的量子計算機上運行的算法能否比經典算法在實際任務中提供顯著的性能提升。使用傳統計算機，研究人員開發了一種方法，可以近似地模擬一類特殊算法的行為，稱為變量子算法。

這些算法是計算量子系統最低能量狀態，或 "基態"的方法。該團隊表示，QAOA是這種類型的量子算法的一個重要例子。研究人員認為，這類算法是在近期量子計算機中獲得量子優勢的最有希望的候選之一。這項工作表明，QAOA可以在目前的計算機上運行，現有量子計算機可以在經典計算機上以良好的精度進行模擬。